CMOS摄像机标定实验研究

第30卷 第5期光 学 学 报V ol.30,N o.52010年5月ACTA OPTICA SINICAMay,2010文章编号:0253-2239(2010)05-1297-07摄像机的一种主动视觉标定方法朱 嘉 李醒飞 徐颖欣(天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072)摘要 提出了一种快速高精度的摄像机主动视觉标定方法,建立了摄像机模型并详细分析了其各项参数的求解算法。

标定时,令摄像机作一组二维的平移运动,采集圆孔靶标件的图像并计算圆心的像点坐标,同时记录摄像机的移动距离,得到标定所需的特征点。

利用这些特征点计算摄像机标定参数,标定精度可达到0.005mm 。

利用该方法定制的标定模块实现了摄像机的自动标定。

该方法对摄像机运动的限制条件较少,并基本实现了摄像机模型参数的线性求解,为主动视觉系统的摄像机标定提供了一种有效的解决方案。

关键词 机器视觉;摄像机标定;主动视觉;镜头畸变中图分类号 T P391 文献标识码 A do i :10.3788/AOS 20103005.1297Came ra Calibration Technique Base d on Active V isionZhu Jia Li Xingfei Xu Yingxin(Sta te Key L abor a t or y of Pr ecise Measur em en t T echnology an d In str u m en t ,T ia njin Un iver sit y ,T ia njin 300072,Chin a )Abstract A rapid and high -prec ision camera c alibration technique based on active vision is proposed.A c amera m odel and detailed analysis on the solution algorithm of its parameter are established.By in -plane translational motion of the c amera,images of a hollow target plate are collected to c alculate locations of the circular center.Meanwhile,the exact displacements of the c amera a re recorded;therefore the needed coordinates of the feature points in the object plane and in the correlative image plane a re ing these feat ure points,the cam era calibration parameters can be ca lculated with a precision of 0.005mm.Finally,automatic c alibration is realized by use of the custom ca libration module.The proposed method with less limiting conditions of c amera motion ba sic ally realizes linear solution of the para meters of camera model,and provides an effective solution of c amera calibration for active vision systems.Key wo rds machine vision;camera calibration;active vision;lens distortion收稿日期:2009-04-30;收到修改稿日期:2009-06-26作者简介:朱 嘉(1982)),男,博士研究生,主要从事数字图像处理、测试计量技术及仪器等方面的研究。

CMOS-Sensor的调试经验分享CMOS Sensor的调试经验分享我这里要介绍的就是CMOS摄像头的一些调试经验。

首先，要认识CMOS摄像头的结构。

我们通常拿到的是集成封装好的模组，一般由三个部分组成：镜头、感应器和图像信号处理器构成。

一般情况下，集成好的模组我们只看到外面的镜头、接口和封装壳，这种一般是固定焦距的。

有些厂商只提供芯片，需要自己安装镜头，镜头要选择合适大小的镜头，如果没有夜视要求的话，最好选择带有红外滤光的镜头，因为一般的sensor都能感应到红外光线，如果不滤掉，会对图像色彩产生影响，另外要注意在PCB设计时要保证镜头的聚焦中心点要设计在sensor的感光矩阵中心上。

除了这点CMOS Sensor硬件上就和普通的IC差不多了，注意不要弄脏或者磨花表面的玻璃。

其次，CMOS模组输出信号可以是模拟信号输出和数字信号输出。

模拟信号一般是电视信号输出，PAL和NTSC都有，直接连到电视看的；数字输出一般会有并行和串行两种形式，由于图像尺寸大小不同，所要传输的数据不同，数据的频率差异也很大，但是串行接口的pixel clock频率都要比并行方式高（同样的数据量下这不难理解），较高的频率对外围电路也有较高的要求；并行方式的频率就会相对低很多，但是它需要更多引脚连线；所以这应该是各有裨益。

（笔者测试使用的系统是8bit并行接口）另外输出信号的格式有很多种，视频输出的主要格式有：RGB、YUV、BAYER PATTERN等。

一般CMOS Sensor 模组会集成ISP在模组内部，其输出格式可以选择，这样可以根据自己使用的芯片的接口做出较适合自己系统的选择。

其中，部分sensor为了降低成本或者技术问题，sensor部分不带ISP或者功能很简单，输出的是BAYER PATTERN，这种格式是sensor的原始图像，因此需要后期做处理，这需要有专门的图像处理器或者连接的通用处理器有较强的运算能力（需要运行图像处理算法）。

单目摄像头标定的原理和方法嘿，咱今儿就来讲讲单目摄像头标定的原理和方法。

你知道吗，这单目摄像头啊，就像是我们的眼睛，但它可没我们的眼睛那么智能，它得经过一番标定，才能更好地看清这个世界呢！想象一下，单目摄像头就像是一个小侦探，它要去观察、去测量周围的一切。

那怎么才能让它更准确呢？这就需要标定啦！标定的原理呢，其实就是建立一个模型，让摄像头知道自己看到的东西在真实世界里的位置和大小。

就好像我们要去一个陌生的地方，得先有张地图一样。

这张地图就是摄像头的标定模型。

通过一系列的操作和计算，让摄像头明白它看到的每个点在实际中的位置关系。

那具体咋标定呢？方法有好几种呢！比如说，可以用一些特制的标定板，上面有很多规则排列的标记点。

摄像头对着这些标定板拍照，然后通过分析这些照片，就能得出很多重要的信息啦。

这就好比是给摄像头出了一套专门的测试题，它通过回答这些问题，来提升自己的能力。

是不是挺有意思的？还有啊，在标定的过程中，可不能马虎。

就像我们做事情一样，得认真仔细，稍有差错，那结果可能就差之千里啦！而且啊，不同的应用场景可能需要不同的标定方法呢。

就像我们穿衣服，不同的场合要穿不同的衣服，总不能穿着睡衣去上班吧！标定好了之后，单目摄像头就能更准确地识别物体、测量距离等等。

它就像是被赋予了超能力一样，可以帮我们做很多事情呢。

比如说在自动驾驶中，单目摄像头可以帮助汽车识别道路、车辆和行人，让汽车更安全地行驶。

这多重要啊，关乎着我们的生命安全呢！在工业生产中，它可以检测产品的质量，确保每个产品都符合标准。

这可不简单，得靠它那精准的“眼光”呢！总之，单目摄像头标定可不是一件小事，它关系到很多领域的发展和应用。

我们得重视它，让它更好地为我们服务。

所以啊，大家可别小看了这小小的单目摄像头标定，它里面的学问大着呢！你说是不是呀？。

ccd标定方法CCD标定方法是一种用于校准CCD（Charge-Coupled Device，电荷耦合器件）相机的几何参数的技术。

CCD相机是一种常见的图像采集设备，广泛应用于计算机视觉、机器人、测绘等领域。

在进行图像处理和计算机视觉算法时，准确的相机几何校准是非常重要的，它能够提高图像处理、目标检测和物体测量等算法的精度和可靠性。

CCD标定的目的是确定相机的内参和外参，内参包括相机的焦距、主点位置等；外参包括相机的旋转矩阵和平移向量，它们描述了相机相对于世界坐标系的姿态和位置。

标定过程主要分为以下几个步骤：1.采集标定图像：在标定过程中，需要采集一组特殊的标定图像。

这些图像包括具有已知尺寸的标定板，通常使用棋盘格，其具有明确的角点，能够提供足够的几何信息。

保持相机的固定位置和姿态，以不同的角度、位置和焦距拍摄这些图像。

2.检测角点：使用图像处理算法对标定板的每张图像进行角点检测。

这些角点是用于计算相机畸变和校准参数的关键特征点。

通过检测角点，可以得到图像中的角点像素坐标。

3.计算内参：使用相机畸变模型，可以通过角点像素坐标计算出相机的内参。

畸变模型通常是一个多项式函数，用于描述相机透镜的光学畸变。

根据畸变模型和角点的实际坐标，可以使用最小二乘法等方法求解相机的内参。

4.计算外参：通过对标定图像进行处理，可以推导出标定板每幅图像的相对姿态和位置变换关系。

根据这些关系，可以使用求解矩阵方程或非线性优化算法来计算相机的外参。

5.验证和优化：标定过程结束后，需要对标定结果进行验证和优化。

验证可以通过使用一组新的测试图像，并根据标定结果计算出物体的三维坐标来检查标定结果的准确性。

如果标定结果不准确，可以根据误差进行调整和优化。

除了上述步骤外，还有一些相关的技术应用于CCD标定中，如自动角点检测、镜头矫正、畸变模型选择等。

此外，随着技术的发展，还出现了其他标定方法，如基于投影仪的标定方法和基于纹理的标定方法。